Прикладная социология
Информация - Социология
Другие материалы по предмету Социология
ПРИКЛАДНАЯ СОЦИОЛОГИЯ
1.Метод семантического дифференциала.
Этот метод разработан Осгудом. Он основан на принципе ассоциации между понятием, обозначающим объект оценки, и теми или иными вербальными антонимами, характеризующими направленность и интенсивность оценки. Примеры подобных сочетаний: приятный - раздражающий, чистый - грязный, добрый - жестокий. Для повышения точности измерения установки при помощи семантического дифференциала между антонимами располагают числовую ось, в результате чего для каждой пары антонимов получают 5- или 7-балльную шкалу. Приведём пример измерения социально-психологического климата коллектива. Какие качества характерны для отношений в вашем отделе? Отметьте крестиком соответствующую оценку в каждой строке. Общая оценка интенсивности и направленности измеренной установки рассчитывается по формуле:
где xi - средняя арифметическая по i-ой шкале; i - число шкал (в нашем случае - 3); z - число позиций шкалы (в наше случае - 7); W изменяется от +1 (полностью положительная установка) до -1 (полностью отрицательная установка).
Для построения сложных шкал измерения установок, семантического дифференциала и тестов целесообразно прибегать к помощи психологов.
2.Подготовка данных к обработке.
Данные соц исс сами по себе не позволяют сделать обобщённые выводы, выявить тенденции, проверить гипотезы. Необходимо данные (полученных на предыдущем этапе) путём обработки превратить в соответствующий вид. Информация собранная на предыдущем этапе может представлять собой не просто прямые ответы на вопросы соц исс , а быть в форме индикаторов, полученных в процессе операционализации. Сейчас необходимо проделать обратную операцию и перевести индикаторы в форму, которая отвечала бы на вопросы соц ис. Кроме того обработка больших объемов проводится на ЭВМ, поэтому необходимо закодировать информацию. Подготовка данных к обработке - один из наиболее трудоемких процессов соц исс. В нем можно условно выделить несколько шагов, например: сбор и кодировка данных; ввод данных в компьютер; проверка и чистка данных; специальная подготовка данных. Одновременно с вводом данных обычно производится проверка на допустимость значения и логическую совместимость, но это может делаться и после. В первом случае исправления обнаруженных ошибок производятся немедленно, во втором - исправление выделяют в отдельный этап, который называют чисткой данных. Специальная подготовка данных представляет собой преобразование их к виду, удобному для обработки и анализу. При сборе информации стараются обеспечить максимальную полноту и точность информации, которая впоследствии может оказаться избыточной. На этапе подготовки окончательно формируются измерительные шкалы, вычисляют вторичные переменные - индексы, осуществляют всевозможные группировки данных. Все это осуществляется с помощью ЭВМ и позволяет опробывать несколько вариантов подготовки данных с целью выбора оптимального варианта. После того как данные приведены к виду удобному для исследования, можно приступать к их обработке и анализу.
3.Группировка. Ряды распределений. Составление таблиц и графиков.
После того как данные приведены к виду удобному для исследования, можно приступать к их обработке и анализу. При обработке и анализе данных широко используются различные методы, так при опросах используют методы ранжирования (процедура установлениязначимости явления, ранг - это показатель, характеризующий порядковый номер явления среди других). Но в основном используются статистические методы обработки данных. Сначала производять группировку непрерывных количественных признаков в интервалы. В некотроых случаях строятся ряды распределения данных. После чего вычисляют на ЭВМ: проценты, коэффициенты, индексы, основные характеристики распределения рядов данных. Для номинальных порядковых и дискретных количественных признаков они показывают распределение объектов с различными значениями; для непрерывных количественных признаков - число или долю объектов попавших в каждый интервал. Частотные распределения могут быть представлены в виде графиков и диаграмм. В качестве количественных признаков используют такие характеристики распределения данных как: минимальное значение, максимальное значение, среднеарифмитическое значение, дисперсия, коэффициент ассиметрии и др. При необходимости сапостовления распределение признаков для различных групп респондентов составляют таблицы, например таблицы где приведены данные для мужчин и женщин и наглядно выдно отличие между их мнениями. Различают таблицы сопряженности, которые служат для проверки гипотезы о статистической связи между признаками. Такие гипотезы чаще всего проверяются по критерию хи-квадрат; для измерения связи применяют различные коэффициенты. Упорядоченный при обработке материал представлены в виде таблиц, схем, графиков и диаграмм.
4.Процедура интерпретации и метод исключения.
Цель заключительных этапов соц исс- обобщить, проанализировать и научно проинтерпретировать, дать выводы и рекомендации. Упорядоченный при обработке материал представлен в виде таблиц, схем, графиков и диаграмм. Эти материалы анализируются теоретической исследовательской подгруппой. Особенно важна процедура интерпритации. Интерпритации должны носить научный характер, иметь необходимые обоснования в материалах соц исс, подтверждаться документальными и статистическими данными.. Одновремен